深度学习 | 数盟 | Page 35
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当深度学习遇上敏捷开发,会发生怎样的“化学反应”?

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说出来你可能不信,有一种从软件开发领域诞生的思维方式,自诞生以来就一直深远地影响着我们日常的工作和生活。这就是“敏捷方法”,即软件开发领域的“敏捷软件开发”(Agile Software Development)。 2001年初,十几位来自美国各个软件开发的细分领域的…

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数学不行还学AI – 神经网络平话演义(上)

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原文:Learning AI if You Suck at Math — P5 — Deep Learning and Convolutional Neural Nets in Plain English! 作者:Daniel Jeffries 翻译:Kaiser(王司图) 今天,我们要来写一个自己的Python图像识别程序。 为此我们要了解一个强大的深度学习架构——深度卷积神…

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浅说深度学习(4):增强学习

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这是本系列第四篇,这一篇中让我们一起深入学习一种让agent在环境中通过动作来最大化奖励的的机器学习方法————增强学习。 增强学习 还记得你是如何学会骑自行车的吗?一般都是大人陪在我们身边鼓励我们第一次迈出步伐,当我们摔倒时帮助我们继续骑。但是这很难解释我们到底是…

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YouTube上最受欢迎的十大机器学习视频(最新)

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虽然 YouTube 有很多不错的机器学习视频,但是很难搞清楚是否值得一看,何况每分钟上传的视频长达 300 小时。在本文中,我们整理了观看量最高的十大机器学习视频。今天这篇推送更新了之前颇受欢迎的博文(2015 年 Youtube 最受欢迎十大机器学习视频,https://goo.gl/6ElLdd)。另…

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如何用PyTorch实现递归神经网络?

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  从 Siri 到谷歌翻译,深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列,并使用一种称为循环神经网络(recurrent neural network/RNN)的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词…

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2017年机器学习发展十大趋势预测,悲观还是现实?

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“分析时代”目前仍处于起步阶段,它为我们带来众多值得期待且为之兴奋的构想与承诺。在今天的文章中,BigML公司副总裁Atakan Cetinsoy将披露2017年中他眼中的机器学习技术及相关生态系统发展趋势。 每一年结束时,技术专家们总会着眼于新的十二个月,思考其熟知的技术方案将在下…

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如何从信号分析角度理解卷积神经网络的复杂机制?

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随着复杂和高效的神经网络架构的出现,卷积神经网络(CNN)的性能已经优于传统的数字图像处理方法,如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域,学者们开始将研究重点转移到 CNN,并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是,人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏了解。研究 CNN 的运行机…

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如何在 TensorFlow 中用深度学习修复图像

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完成图像修复需要三步: 1. 我们首先要把图像解析成概率分布中的样本点 2. 这种解析让我们学习如何产生伪图像 3. 接着我们就能找到补全修复所需的最佳伪图像 目录 介绍 第一步:把图像解析成概率分布中的样本点 第二步:快速生成伪造图像 第三步:找到修复图…